## Model Peramalan Produksi Perikanan Tangkap di Pelabuhan Perikanan Kejawanan Cirebon Jawa Barat
Mita  Febianah 1* ,  Shelly  Janu  Setyaning  Tyas 1 ,  Farkhatus  Solikhah 1 ,  Faraz  Herviansyah 1 , Ayang Armelita Rosalia 1 , La Ode Alam Minsaris 1
1 Program Studi Sistem Informasi Kelautan, Universitas Pendidikan Indonesia, Jl. Dr. Setiabudi No.229, Isola, Kec. Sukasari, Kota Bandung, Jawa Barat 40154. *Email Korespondensi : mitafebianah@upi.edu
Abstrak. Pelabuhan Perikanan Nusantara Kejawanan merupakan salah satu pelabuhan besar yang terdapat di Indonesia yang mempunyai banyak komoditas hasil tangkapan ikan, dari banyaknya komoditas hasil tangkapan ikan di PPN Kejawanan akan lebih baik jika dilakukan peramalan di masa depan untuk memprediksi komoditas ikan jenis apa yang perlu dibatasi dalam penangkapannya. Penelitian bertujuan untuk memilih salah satu model peramalan  produksi hasil  perikanan  tangkap  komoditas  unggulan  yang  ada  di  PPN  Kejawanan  Cirebon  Jawa Barat. Penelitian ini mengambil data langsung dari TPI Higienis PPN Kejawanan Cirebon, data tersebut adalah data  produksi  ikan  hasil  tangkapan  pada  tahun  2016-2020.  Penelitian  ini  menggunakan  analisis  pada  datanya yang pertama dengan menjelaskan tujuan dari peramalan, kedua melakukan proses pembuatan diagram pencar dan  yang  terakhir  itu  memilih  mana  model  peramalan  yang  baik  dan  tepat.  Hasil  yang  didapat  untuk  model peramalan cumi-cumi, ikan layang, ikan lemuru, ikan pari dan ikan tenggiri di PPN Kejawanan Cirebon yaitu dengan  model  regresi  polinomial  ordo  4  dengan  masing-masing  nilai  y  berikut:  cumi-cumi  dengan  nilai  y  = 86.574x 4 - 1007.1x 3 + 3997.5x 2 - 6259.9x + 5813.5, ikan layang dengan nilai y = 22.313x 4 - 255.75x 3 + 1027.8x 2 - 1717.9x + 1220, ikan lemuru dengan nilai y = -22.251x 4 + 315.63x 3 - 1543.1x 2 + 2978.8x - 1630.5, ikan pari dengan nilai y = 23.885x 4 - 265.32x 3 + 984.05x 2 - 1378.7x + 776.07, dan ikan tenggiri dengan nilai y = -17.244x 4 + 222.82x 3 - 990.14x 2 + 1737.3x - 820.18. Kata kunci : Pelabuhan Kejawanan, peramalan, produksi ikan, regresi linear, regresi polinomial
Pendahuluan
Peningkatan  yang  sangat  tinggi  terjadi  pada  konsumsi  ikan  laut  dalam  beberapa  tahun  terakhir  ini, terjadinya kenaikan ini yaitu karena kebutuhan konsumsi ikan laut masyarakat Indonesian yang meningkat (Edo et  al,  2020).  Ansori,  M  (2018)  menyebutkan  bahwa  pada  tahun  2014  data  konsumsi  ikan  mecapai  38,14 kg/kapita kemudian ditahun 2017 mengalami peningkatan yaitu hingga 53,28 kg/kapita. Menurut Ekawaty. et al. (2015) faktor yang menyebabkan fluktuasi hasil tangkapan adalah cuaca dan musim ikan.
Keputusan  KEPMEN  KP  Nomor  6/Kepmen-KP/2018  disana  tertulis  bahwa  Pelabuhan  Perikanan merupakan  suatu  tempat  yang  terdiri  dari  wilayah  darat  dan  perairan  di  sekitarnya,  pada  batas  tertentu  itu digunakan  sebagai  tempat  pemerintahan  dan  juga  sebagai  tempat  terjadinya  proses  bisnis  perikanan  dimana dimanfaatkan  untuk  bersandar  dan  berlabuhnya  kapal  perikanan,  serta  sebagai  tempat  bongkar  muatan  ikan yang memiliki kelengkapan fasilitas keselamatan pelayaran serta aktivitas perikanan lainnya. Menurut Kurnia. et al (2019) dengan adanya kelengkapan fasilitas pelabuhan yang memadai maka dengan begitu dapat memenuhi target produksi ikan tangkap.
PPN Kejawanan berlokasi di Kota Cirebon, Kelurahan Pegambiran dan Kecamatan Lemahwungkuk, pada  posisi  garis  lintang    06  "44'-14"S/108-34'-54"BT.  Secara  geografis  Pelabuhan  Perikanan  Nusantara Kejawanan  ini  memiliki  lokasi  yang  sangat  strategis,  hal  ini  karena  berada  dibagian  utara  Jawa  Barat  dimana disini  sebagai  pintu  masuk  wilayah  Jawa  Barat  khususnya  bagian  timur,  maka  dari  itu  dapat  dengan  mudah menghubungkan ke Bandung dan Jakarta dimana Bandung dan Jakarta ini merupakan daerah  pemasaran yang potensial  (Pusat  Informasi  Pelabuhan  Perikanan.,  2013).  Selain  itu,  PPN  Kejawanan  juga  merupakan  daerah arus keluar masuknya komoditi barang ekspor impor (Widagdo, R., 2015).
Salah satu pelabuhan besar yang terdapat di Indonesia yaitu PPN Kejawanan dimana terdapat lebih dari 10  jenis  ikan  yang  menjadi  komoditas  disana,  diantaranya  ada  cumi-cumi  besar,  ikan  layang,  ikan  pari,  ikan tenggiri, ikan bawal dan lain sebagainya. Hasil peramalan tentang produksi hasil penangkapan ikan unggulan di PPN Kejawanan Cirebon ini harus lebih diekspor kembali supaya terlihat oleh pemerintah setempat agar bisa ditentukannya aturan atau kebijakan. Berdasarkan latar belakang yang telah dijelaskan, sehingga tujuan dari hasil penelitian ini untuk menentukan model peramalan mana yang tepat untuk produksi perikanan tangkap unggulan yang ada di Pelabuhan Perikanan Nusantara  Kejawanan Kota Cirebon Jawa Barat.

## Bahan dan Metode
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  bulan  Mei-Juni  2021  dengan  lokasi  pengambilan  data  di  Pelabuhan Perikanan  Nusantara Kejawanan.  PPN  Kejawanan  ini merupakan  Unit  Pelaksanaan  Teknik  Dirjen  Perikanan Tangkap  Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan  yang  bertempat  di  Kelurahan  Pegambiran  Kecamatan Lemahwungkuk Kota Cirebon. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data yang langsung diambil dari TPI  Higienis  PPN  Kejawanan  Cirebon  yaitu  data  produksi  ikan  hasil  tangkapan  tahun  2016-2020.  Pada penelitian  ini  analisis  data  yaitu  menggunakan forecasting .  Peramalan (forecasting) adalah  suatu  metode  dari beberapa variabel yang digunakan untuk memprediksi nilai tersebut di masa depan baik berupa penggunaan data dari masa lalu. Menurut Edo, S.I. et al. (2020) peramalan ini merupakan ilmu untuk memprediksi peristiwa atau hasil keputusan menggunakan data masa lalu kemudian menerapkannya nanti ke masa yang akan datang melalui mathematics model dalam proses peramalannya terdapat tahapan pada metode kuantitatif sebagai berikut:
1. Mendeskripsikan tujuan dari proses peramalan.
2. Membuat proses diagram pencar.
3. Memilih model peramalan mana yang cocok dan tepat untuk digunakan.
Dalam  menentukan  suatu  metode  peramalan  perlu  diketahui  data  tersebut  masuk  kedalam  pola  apa sehingga dalam proses peramalan data tersebut bisa dilakukan dengan metode yang cocok dan tepat. Pada pola data dapat dibedakan menjadi empat jenis, yaitu ada pola musiman, pola siklis, pola trend , dan pola irregular . Pola musiman ini adalah fluktuasi dari suatu data yang dapat terjadi secara periodik dengan kurun waktu satu tahun. Model peramalan yang bendingkan pada penelitian ini yaitu model regresi linear dan model regresi polinomial. Model regresi linear ini adalah salah satu teknik dalam menjelaskan suatu hubungan antara titik satu dengan titik yg lain. Pada model regresi linear terdapat masing-masing satu pada variabel x dan juga pada variabel y. Model regresi linear ini merupakan model proyeksi paling sederhana daripada model lain (Wulandari S. A. et al., 2018). Sedangkan model regresi polinomial adalah salah satu teknik dalam menjelaskan suatu hubungan antar titik-titik lainnya yang mempunyai persamaan nilai variabel pangkat secara bertingkat. Menurut Purnomo J. et al. (2013) pada model regresi polinomial terdapat enam ordo didalamnya, namun pada penelitian ini hanya memilih tiga jenis ordo saja yaitu ordo 2, ordo 3, dan ordo 4.

## Hasil dan Pembahasan
Pengolahan data pada penelitian ini hanya data hasil produksi perikanan laut di Kota Cirebon khusus pada lima jenis hasil tangkapan yang dominan di PPN Kejawanan yaitu cumi-cumi, ikan layang, ikan lemuru, ikan  pari  dan  ikan  tenggiri.  Data  yang  digunakan  adalah  data  produksi  perikanan  Laut  di  Kota  Cirebon  dari tahun 2016 hingga 2020 disajikan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Produksi perikanan tangkap yang dominan ditahun 2016-2020 No Jenis Hasil Tangkapan Jumlah Produksi Tahunan (Ton) 2016 2017 2018 2019 2020 1 Cumi-Cumi 2.442,09 2.611,96 2.831,88 2.442,09 2.672,18 2 Ikan Layang 137,71 206,52 218,84 137,71 302,91 3 Ikan Lemuru 98,56 323,63 137,40 98,56 231,77 4 Ikan Pari 140,02 214,52 267,48 140,04 246,57 5 Ikan Tenggiri 132,54 200,47 99,72 132,54 187,32
Sumber : UPT PPN Kejawanan
Penelitian yang dilakukan oleh Edo, S.I et al. (2020) menerapkan metode penelitian matematika terapan untuk menentukan model peramalan produksi ikan di Kota Kupang Provinsi NTT khususnya pada tiga jenis yaitu  ikan  cakalang,  ikan  kerapu  dan  ikan  tuna.  Pada  penelitian  tersebut  setelah  melalui  proses  perhitungan menggunakan  metode  matematika  terapan  dengan  data  sekunder  yang  telah  mereka  dapat  dari  BPS  Provinsi NTT menghasilkan sebuah model peramalan yang sekiranya mendekati paling baik untuk diterapkan di perairan Kota  Kupang  NTT.  Penelitian  tersebut  juga  melakukan  sebuah  pendekatan  dengan  fungsi  linear,  fungsi exponensial,  fungsi  logaritma,  fungsi  polinomial,  dan  fungsi moving  average .  Peneliti  juga  menyarankan  untuk menguji coba lagi namun dengan model yang berbeda.
Metode yang digunakan dalam penelitin ini hampir sama dengan penelitian oleh Edo, S. I et al. (2020) namun berbeda pada pola data dimana pada penelitian ini terdapat empat pola data yaitu pola musiman, pola siklis, pola trend, dan pila irregular. Sehingga diantara kedua penelitian tersebut dapat dilihat bahwa perbedaan jenis  ikan  dan  daerah  tangkapan  ikan  akan  mempengaruhi  model  mana  yang  lebih  baik  diterapkan  pada  tiap wilayah.  Berdasarkan  data  pada  Tebel  1  model  peramalan  yang  memiliki  kesesuaian  terbaik  dapat  ditentukan
untuk memprediksi produksi perikanan laut di PPN Kejawanan dengan berpedoman pada hasil R 2 (batas nilai 1) dimana  jika  semakin  besar  nilai  R 2 maka  data  errornya  semakin  baik  (Syaputra  F.  et  al.,  2015).  Berikut penejelasan untuk masing-masing jenis ikan.
1. Cumi-Cumi
Perkembangan  produksi  cumi-cumi  di  PPN  Kejawanan  mengalami  kenaikan  serta  penurunan produksi  dari  tahun  2016  hingga  2020  dengan  selisih  jumlah  yang  tidak  terlalu  signifikan  dan  mencapai produksi tertinggi pada tahun 2018. Model yang digunakna dan paling mendekati peramalan produksi cumi- cumi  di  PPN  Kejawanan  Cirebon  adalah  adalah  fungsi  regresi  polinomial  orde  4  yaitu:  y  =  86.574x 4 - 1007.1x 3 +  3997.5x 2 -  6259.9x  +  5813.5  dengan  R²  =  1.  Fungsi  peramalan  produksi  cumi-cumi  di  PPN Kejawanan disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Grafik Fungsi Peramalan Produksi Cumi-Cumi Di Kota Cirebon 2. Ikan Layang
Produksi  ikan  layang  di  PPN  Kejawanan  pada  pekembangannya  dari  tahun  2016  hingga  2020 mengalami  kenaikan  dan  penurunan  produksi  dengan  selisis  jumlah  yang  cukup  signifikan.  Penurunan produksi ikan layang yang signifikan pada tahun 2017 lalu mengalami peningkatan sedikit pada tahun 2018. Pada  tahun  2019  penurunan  produksi  yang  signifikan  terjadi  kembali  dan  pada  tahun  2020  kembali meningkat,  pada  tahun  2020  ini  pula  merupakan  jumlah  produksi  tertinggi. Model  yang  paling  mendekati peramalan produksi ikan layang yang digunakan untuk produksi ikan layag di PPN Kejawanan adalah fungsi regresi polinomial orde 4 yaitu: y = 22.313x 4 - 255.75x 3 + 1027.8x 2 - 1717.9x + 1220 dengan R² = 1. Fungsi peramalan produksi ikan layang di PPN Kejawanan disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Grafik Fungsi Peramalan Produksi Ikan Layang Di Kota Cirebon
3. Ikan Lemuru
Produksi  ikan  lemuru  di  PPN  Kejawanan  pada  perkembangannya  dari  tahun  2016  hingga  2020 mengalami  kenaikan  dan  penurunan.  Pada  tahun  2017,  produksi  ikan  lemuru  mengalami  kenaikan  yang
signifikan  lalu  pada  yahun  2018  terjadi  penurunan  dan  mengalami  kenaikan  pada  tahun  2020.  Dari  tahun 2016-2020 ini hasil tangkapan ikan lemuru tertinggi yaitu pada tahun 2017 dengan jumlah 323,63 ton. Model yang  digunakna  dan  paling  mendekati  peramalan  produksi  ikan  lemuru  di  PPN  Kejawanan  adalah  fungsi regresi  polinomial  orde  4  yaitu:  y  =  -22.251x 4 +  315.63x 3 -  1543.1x 2 +  2978.8x  -  1630.5  dengan  R²  =  1. Fungsi peramalan produksi ikan lemuru di PPN Kejawanan disajikan pada Gambar 3.
Gambar 3. Grafik Fungsi Peramalan Produksi Ikan Lemuru Di Kota Cirebon

## 4. Ikan Pari
Produksi  ikan  pari  di  PPN  Kejawanan  pada  perkembangannya  mengalami  kenaikan  dari  tahun  2016 hingga  2018  dan  pada  tahun  2019  mengalami  penurunan  yang  cukup  signifikan  namun  pada  tahun  2020 hasil  tangkapan  ikan  pari  mengalami  kenaikan  kembali  dimana  jumlahnya  hampir sama  dengan  total  hasil tangkapan pada tahun 2018. Model yang digunakna dan paling mendekati peramalan produksi ikan pari di PPN Kejawanan adalah fungsi regresi polinomial orde 4 yaitu: y = 23.885x 4 - 265.32x 3 + 984.05x 2 - 1378.7x +  776.07dengan  R²  =  1.  Fungsi  peramalan  untuk  produksi  ikan  pari  di  PPN  Kejawanan  disajikan  pada Gambar 4.
Gambar 4. Grafik Fungsi Peramalan Produksi Ikan Pari Di Kota Cirebon

## 5. Ikan Tenggiri
Perkembangan  produksi  ikan  tenggiri  di  PPN  Kejawanan  dari  tahun  2016  hingga  2020  sama  seperti jenis  ikan  lainnya  yaitu  mengalami  kenaikan  dan  penurunan.  Produksi  ikan  tenggiri  yang  mengalami penurunan  yang  cukup  sidnifikan  yaitu  pada  tahun  2018.  Dari  tahun  2016-2020  ini  hasil  tangkapan  ikan lemuru tertinggi yaitu pada tahun 2017 dengan jumlah produksi 200,47 ton. Model yang paling mendekati peramalan produksi ikan tenggiri di PPN Kejawanan adalah fungsi regresi polinomial orde 4 yaitu: y =  -- 17.244x 4 + 222.82x 3 - 990.14x 2 + 1737.3x - 820.18 dengan R² = 1. Fungsi peramalan produksi ikan tenggiri di PPN Kejawanan disajikan pada Gambar 5.
Gambar 5. Grafik Fungsi Peramalan Produksi Ikan Tenggiri di Kota Cirebon Berdasarkan berhitungan nilai y dan R 2 dari kelima jenis ikan, semuanya lebih baik jika menggunakan model  regresi  polinomial  ordo  4  karena  dari  hasil  perbandingan  perhitungan  model  regresi  linear,  regresi polinomial ordo 2, regresi polinomial ordo 3 dan regresi polinomial ordo 4 jumlah perhitungan R 2 yang paling mendekati nilai 1 bahkan hingga mencapai nilai 1 yaitu pada model regresi polinomial ordo 4. Hal ini sesuai dengan  pernyataan  dari  Syaputra  F.  et  al.  (2015)  bahwa  jika  semakin  besar  nilai  R 2 (batas  nilai  1)  maka  data errornya  semakin  baik.  Selain  itu  model  regresi  polinomial  ordo  4  ini  memiliki  beberapa  kelebihan  yaitu diantanya mampu mengikuti perubahan dalam kondisi pola nilai data yang berubah-ubah dan lebih fit antara model dengan data (Sanjaya S. dan Rusli, S. R. 2015), kemudian menurut Nurkhamim. (2015) kelebihan dari regresi  polynomial  ordo  4  adalah  mampu  mengikuti  perubahan  dalam  kondisi  pola  nilai  data  yang  berubah- ubah. Namun model regresi polinomial ordo 4 ini juga memiliki kekurangan yaitu karakteristik pada model ini hanya mampu mengatasi kumpulan data yang pasti akan terjadi (deterministik) namun kurang cocok pada data yang belum terjadi kepastiannya (stokastik) dan juga tidak mampu menjawab data yang bersifat acak dan random (Sanjaya S. dan Rusli, S. R. 2015)
Kesimpulan Berdasarkan perolehan hasil yang didapatkan maka diambil disimpulkan bahwa untuk model peramalan cumi-cumi,  ikan  layang,  ikan  lemuru,  ikan  pari  dan  ikan  tenggiri  di  PPN  Kejawanan  Cirebon  yaitu  dengan menggunkan model regresi polinimial ordo 4 dengan masing-masing nilai y berikut: cumi-cumi dengan nilai y = 86.574x 4 - 1007.1x 3 + 3997.5x 2 - 6259.9x + 5813.5, ikan layang dengan nilai y = 22.313x 4 - 255.75x 3 + 1027.8x 2 - 1717.9x + 1220, ikan lemuru dengan nilai y = -22.251x 4 + 315.63x 3 - 1543.1x 2 + 2978.8x - 1630.5, ikan pari dengan nilai y = 23.885x 4 - 265.32x 3 + 984.05x 2 - 1378.7x + 776.07, dan ikan tenggiri dengan nilai y = -17.244x 4 + 222.82x 3 - 990.14x 2 + 1737.3x - 820.18.

## Ucapan Terimakasih
Penulis mengucapkan terimakasih banyak kepada UPT PPN Kejawanan Cirebon Jawa Barat yang telah membantu dalam menyelesaikan penelitian ini.
Daftar Pustaka Ansori,
M. 2018. KKP Nyatakan Angka Konsumsi Ikan 2018 Lampaui Target. http://www.neraca.co.id/article/110611/kkp-nyatakan-angka-konsumsi-ikan-2018-lampaui-target. Akses tanggal 24 Juni 2021.
Edo, S.I., Tasik, W.F., Kamlasi, Y. 2020. Model Peramalan Produksi Perikanan Laut Komoditas Unggulan NTT di Kota Kupang. Jurnal Vokasi Ilmu-ilmu Perikanan, 1(1).
Ekawaty, R., Musyafarak., Jatmiko, I. 2015. Perbandingan Hasil Tangkapan Dan Laju Tangkap Armada Pancing Ulur Yang Berbasis Di Ppi Oeba, Kupang. Marine Fisheries: Journal of Marine Fisheries Technology and Management, 6(2): 187-193.
Keputusan  Menteri  Negara  Lingkungan  Hidup  Nomor  51  Tahun  2004  tentang  Baku  Mutu  Air  Laut. http://onlimo.bppt.go.id/Regulasi/km512004.htm. Akses tanggal 24 Juni 2021.
Kurnia., Mustaruddin., Lubis, Ernani. 2019. Proyeksi Produksi Ikan Hasil Tangkapan di Pelabuhan Perikanan Samudera Kutaraja Provinsi Aceh. Jurnal Teknologi Perikanan dan Kelautan, 10(1): 69-77.
Nurkhamim., Idrus, A., Harijoko, A., Endrayanto, I. 2015. Pengurangan Resiko Terhadap Penetapan Daerah Target  Eksplorasi  Mineral  Dengan  Menggunakan  Regresi  Berganda  (Polynomial  Regression  N-Orde), dalam Prosiding Seminar Nasional Kebumian ke-8, Grha Sabha Pramana 15-16 Oktober 2015, hal 641- 653.
Purnomo, J., Koesuma, S., Yunianto, M. 2013. Pemisahan Anomial Regional-Residual pada Metode Grativasi Menggunakan  Metode  Mobing  Average,  Polynomial  dan  Inversion.  Indonesian  Journal  of  Applied Physics, 3(1): 10-20.
Pusat Informasi Pelabuhan Perikanan. 2013. Berita PP. Kejawanan.
http://pipp.djpt.kkp.go.id/profil_pelabuhan/1300/informasi. Akses tanggal 24 Juni 2021.
Sanjaya, S., Rusli, S.R. 2015. Analisis Pemilihan Metode Regresi Untuk Optimasi Model Tinggi Curah Hujan Dengan Pelbagai Periode Ulang. Studi Penelitian: Inovasi Hidraulik Untuk Menunjang Ketahanan Air. 1- 11.
Syaputra,  F.,  Pane,  A.  B.,  Lubis,  E.,  Iskandar,  B.  H.  2015.  Kebutuhan  Fasilitas  Pokok  Pelabuhan  Perikanan Pantai Lampulo 15 Tahun Mendatang. Marine Fisheries, 6(1): 33-43.
Widagdo  R.  2015. Peran  PPN  Kejawanan  Dalam  Pemberdayaan  Ekonomi Masyarakat  Pesisir  Kota  Cirebon.
Jurnal Penelitian Hukum dan Ekonomi Syariah, 3(1): 44-62.
Wulandari, S. A., Prasetyanto, W. A., Tjahyono, R. 2018. Perbandingan Forecasting Metode Regresi Non-Linear Polinomial dengan Logika Fuzzy pada Pemetaan Potensi Bisnis Lampulo Berbasis  Reduce, Reuse, dan Recycle. Jurnal Pengabdian Masyarakat, 1(2): 71-79.